信号エネルギーを用いたTMS-EEG摂動指数の特性化:アルツハイマー病分類の初期研究【JST・京大機械翻訳】

Tautan Alexandra-Maria; Casula Elias; Borghi Ilaria; Maiella Michele; Bonni Sonia; Minei Marilena; Assogna Martina; Ionescu Bogdan; Koch Giacomo; Santarnecchi Emiliano

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202219632985580 整理番号：22P0345386

信号エネルギーを用いたTMS-EEG摂動指数の特性化:アルツハイマー病分類の初期研究【JST・京大機械翻訳】

Characterizing TMS-EEG perturbation indexes using signal energy: initial study on Alzheimer's Disease classification

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発行年： 2022年04月29日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月29日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

EEG記録(TMS-EEG)と組み合わせた経頭蓋磁気刺激(TMS)は,脳および特にAlzheimer病(AD)の研究において大きな可能性を示す。本研究では,脳の機能的変化を反映する潜在的計量として,EEG信号のTMS誘導摂動の持続時間を決定する自動法を提案した。Alzheimer病(AD)患者において予備的研究を行った。TMS誘発EEG(TEP)活性の強さと期間を特性化するための3つの計量を提案し,健常対照者からAD患者を同定する可能性を調べた。17人のADと17人の健常対照者(HC)からのTMS-EEG記録のデータセットを,著者らの分析に使用した。ランダムフォレスト分類アルゴリズムを抽出TEP計量で訓練し,その性能をleave-one-out交差検証法で評価した。作成したモデルは,それぞれ69.32%,72.23%および66.41%の精度,感度および特異性を有するHCからAD患者を同定する有望な結果を示した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

生体計測 , 中枢神経系

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